package com.zzg.algorithm.horse;

import java.awt.*;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Comparator;

/**
 * @Author zhengzg
 * @Date 2022-10-10
 * @Version v1.0
 * 马踏棋盘算法，骑士周游问题
 * 1) 马踏棋盘算法也被称为骑士周游问题
 * 2) 将马随机放在国际象棋的 8×8 棋盘 Board[0～7][0～7]的某个方格中，马按走棋规则(马走日字)进行移动。要求 每个方格只进入一次，走遍棋盘上全部 64 个方格
 * 3) 马踏棋盘问题(骑士周游问题)实际上是图的深度优先搜索(DFS)的应用。
 * 4) 如果使用回溯（就是深度优先搜索）来解决，假如马儿踏了 53 个点，如图：走到了第 53 个，坐标（1,0），发 现已经走到尽头，没办法，那就只能回退了，查看其他的路径，就在棋盘上不停的回溯……
 */
public class HorseChessboard {
    /**
     * 棋盘的列数
     */
    private static int X;
    /**
     * 棋盘的行数
     */
    private static int Y;
    // 创建一个数组，标记棋盘的各个位置是否被访问过
    private static boolean[] visited;
    // 标记棋盘所有位置是否被访问过
    private static boolean finished;

    public static void main(String[] args) {
        System.out.println("算法开始执行=======");
        X = 8;
        Y = 8;
        // 初始位置的行
        int row = 1;
        // 初始位置的列
        int column = 1;
        // 创建棋盘
        int[][] chessboard = new int[X][Y];
        visited = new boolean[X * Y];
        // 测试时间
        long start = System.currentTimeMillis();
        traversalChessboard(chessboard,row - 1,column - 1,1);
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("共耗时：" + (end - start) + " 毫秒");
        // 输出棋盘情况
        for (int[] rows : chessboard) {
            for (int step : rows) {
                System.out.print(step + "\t");
            }
            System.out.println();
        }
        
    }

    /**
     * 骑士周游算法
     * @param chessboard 棋盘
     * @param row 马当前行的位置
     * @param column 马当前列的位置
     * @param step 第几步，初始位置就是第一步
     */
    public static void traversalChessboard(int[][] chessboard,int row,int column,int step) {
        chessboard[row][column] = step;
        
        // row = 4 X = 8 column = 4 => 4 * 8 + 4 = 36 就是棋盘从第一个格子开始数，数到当前位置的值
        // 标记该位置已经被访问
        visited[row * X + column] = true;
        // 获取当前位置可以走的下一个位置的集合
        ArrayList<Point> ps = next(new Point(column, row));
        // 对ps进行非递减排序
        sort(ps);
        while (!ps.isEmpty()) {
            // 取出下一个可以走的位置
            Point p = ps.remove(0);
            if (!visited[p.y * X + p.x]) {
                // 没有访问过
                traversalChessboard(chessboard,p.y,p.x,step + 1);
            }
        }
        // 判断马是否完成，使用step和应该走的步数比较
        // 如果没有达到数列，则表示没有完成任务，将整个棋盘置0
        // step < X * Y 成立的情况有两种
        // 1. 棋盘到目前为止还没有走完
        // 2. 棋盘处于回溯状态
        if (step < X * Y && !finished) {
            chessboard[row][column] = 0;
            visited[row * X + column] = false;
        } else {
            finished = true;
        }
    }

    private static ArrayList<Point> next(Point curPoint) {
        //创建一个 ArrayList
        ArrayList<Point> ps = new ArrayList<Point>();
        //创建一个 Point
        Point p1 = new Point();
        //表示马儿可以走 5 这个位置
        if((p1.x = curPoint.x - 2) >= 0 && (p1.y = curPoint.y -1) >= 0) {
            ps.add(new Point(p1));
        }
        //判断马儿可以走 6 这个位置
        if((p1.x = curPoint.x - 1) >=0 && (p1.y=curPoint.y-2)>=0) {
            ps.add(new Point(p1));
        }
        //判断马儿可以走 7 这个位置
        if ((p1.x = curPoint.x + 1) < X && (p1.y = curPoint.y - 2) >= 0) {
            ps.add(new Point(p1));
        }
        //判断马儿可以走 0 这个位置
        if ((p1.x = curPoint.x + 2) < X && (p1.y = curPoint.y - 1) >= 0) {
            ps.add(new Point(p1));
        }
        //判断马儿可以走 1 这个位置
        if ((p1.x = curPoint.x + 2) < X && (p1.y = curPoint.y + 1) < Y) {
            ps.add(new Point(p1));
        }
        //判断马儿可以走 2 这个位置
        if ((p1.x = curPoint.x + 1) < X && (p1.y = curPoint.y + 2) < Y) {
            ps.add(new Point(p1));
        }
        //判断马儿可以走 3 这个位置
        if ((p1.x = curPoint.x - 1) >= 0 && (p1.y = curPoint.y + 2) < Y) {
            ps.add(new Point(p1));
        }
        //判断马儿可以走 4 这个位置
        if ((p1.x = curPoint.x - 2) >= 0 && (p1.y = curPoint.y + 1) < Y) {
            ps.add(new Point(p1));
        }
        return ps;
    }

    // 贪心算法：根据当前这一步的所有的下一步的选择位置，进行非递减排序，减少回溯的次数
    public static void sort(ArrayList<Point> ps) {
        ps.sort(new Comparator<Point>() {
            @Override
            public int compare(Point o1, Point o2) {
                // 获取o1的下一步的所有位置个数
                return next(o1).size() - next(o2).size();
            }
        });
    }
}
